tensorflow容器化分布式训练示例代码

以下是TensorFlow容器化分布式训练的示例代码：

首先，我们需要编写一个Dockerfile，以创建我们的容器：

FROM tensorflow/tensorflow:latest-gpu

WORKDIR /app

COPY . /app

RUN pip install -r requirements.txt

CMD ["python", "train.py"]

接下来，我们需要编写一个启动TensorFlow分布式训练的脚本：

import tensorflow as tf

# 设置环境变量
tf_config = {
    "cluster": {
        "worker": ["worker1:2222", "worker2:2222", "worker3:2222"]
    },
    "task": {"type": "worker", "index": 0}
}
os.environ["TF_CONFIG"] = json.dumps(tf_config)

# 创建分布式训练的会话
strategy = tf.distribute.experimental.MultiWorkerMirroredStrategy()
with strategy.scope():
    model = create_model()
    model.compile(optimizer="adam", loss="mse", metrics=["mae"])

# 开始训练
model.fit(train_dataset, epochs=10, steps_per_epoch=100)

在以上代码中，我们首先设置了TF_CONFIG环境变量，以指定我们的分布式集群中的工作节点。接下来，我们使用tf.distribute.experimental.MultiWorkerMirroredStrategy()创建一个分布式训练的会话。在这个会话中，我们使用create_model()函数创建我们的模型，并使用model.compile()编译它。最后，我们使用model.fit()开始训练我们的模型。

最后，我们可以使用以下命令来启动我们的容器，以进行分布式训练：

docker run --rm -e TF_CONFIG='{"cluster": {"worker": ["worker1:2222", "worker2:2222", "worker3:2222"]}, "task": {"type": "worker", "index": 0}}' my-tf-container

在以上命令中，我们设置了TF_CONFIG环境变量，以指定我们的分布式集群中的工作节点。我们还使用--rm参数，以在容器停止时自动删除容器。最后，我们指定了我们的容器的名称（在这个例子中，我们使用my-tf-container）。